Tiểu luận môn XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ NÂNG CAO : BỘ LỌC THÍCH NGHI VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC RLS KHỬ TIẾNG VỌNG TRONG THOẠI Bộ lọc FIR là bộ lọc có đáp ứng xung chiều dài hữu hạn, tức là đáp). ứng xung chỉ khác không trong một khoảng có chiều dài hữu hạn N (từ 0 đến N1 Bộ lọc FIR có cấu trúc như trên có nhược điểm là khả năng đáp ứng chậm, các mẫu lối ra không được liên tục mà sau một khoảng thời gian tính toán xong các phép nhân và phép cộng mới được xuất ra.
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG KHOA QUỐC TẾ & SAU ĐẠI HỌC *** Môn: XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ NÂNG CAO ĐỀ TÀI: BỘ LỌC THÍCH NGHI VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC RLS KHỬ TIẾNG VỌNG TRONG THOẠI Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Ngọc Minh Nhóm học viên 11 : Lý Hoàng Sáng Nguyễn Xuân Khánh Nguyễn Ngọc Bá Đào Văn Thái Lớp cao học : M12CQDT02-B Khái niệm bộ lọc thích nghi Hệ thống FIR truyền thống x[n]: là tín hiệu lối vào của mạch y[n]: là tín hiệu lối ra của mạch h[n]: là đáp ứng xung của mạch Bộ lọc FIR là bộ lọc có đáp ứng xung chiều dài hữu hạn, tức là đáp). ứng xung chỉ khác không trong một khoảng có chiều dài hữu hạn N (từ 0 đến N-1 Bộ lọc FIR có cấu trúc như trên có nhược điểm là khả năng đáp ứng chậm, các mẫu lối ra không được liên tục mà sau một khoảng thời gian tính toán xong các phép nhân và phép cộng mới được xuất ra. Bộ lọc FIR thích nghi kiểu trực tiếp x[n] : Vector tín hiệu đầu vào của mạch lọc. x[n] = [x n x n-1 x n-2 … x n-N+1 ] T w: Là vector trọng số của bộ lọc thích nghi w = [w 0 w 1 …w N-1 ] T y[n] : là lối ra của mạch lọc d[n] : là lối ra mong muốn e[n] : là sai số giữa tín hiệu mong muốn d[n] và tín hiệu đầu ra y[n] e[n] = d[n] - y[n] Bộ lọc thích nghi - Phi tuyến và biến đổi thời gian - Điều chỉnh thay đổi theo môi trường - Thay đổi các thông số của nó để cải thiện hiệu quả của nó thông qua môi trường xung quanh Output signal Input signal + Giải thuật thích nghi Tiêu chí về hiệu suất Cấu trúc bộ lọc Giải thuật thích nghi - Một thuật toán thích nghi được sử dụng để ước tính một thời gian tín hiệu khác nhau. - Bằng cách điều chỉnh hệ số bộ lọc để giảm thiểu lỗi. - Có rất nhiều thuật toán thích nghi như đệ quy - Hai giải thuật cơ bản: RLS và LMS Tín hiệu gốc, nhiễu và đầu ra khi sử dụng giải thuật LMS Tín hiệu gốc, nhiễu và đầu ra khi sử dụng giải thuật RLS Các lợi ích khi sử dụng thuật toán RLS Tăng hiệu suất Quá trình hội tụ nhanh hơn Bộ nhớ vô hạn Cải thiện hiệu suất cuối cùng loại bỏ tiếng ồn. Hệ số bộ lọc là ổn định hơn nhiều. Mô hình bộ lọc thích nghi RLS Tín hiệu cơ bản ban đầu Tín hiệu nhiễu Tín hiệu đầu vào [...].. .Tín hiệu khi sử dụng giải thuật RLS Tín hiệu đến bộ lọc Tín hiệu sau bộ lọc ^ Thank You ^ . PHỎNG BỘ LỌC RLS KHỬ TIẾNG VỌNG TRONG THOẠI Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Ngọc Minh Nhóm học viên 11 : Lý Hoàng Sáng Nguyễn Xuân Khánh Nguyễn Ngọc Bá Đào Văn Thái Lớp cao học : M12CQDT02-B